一类数学期望问题的解法探究

在学习离散型随机变量数学期望时(中等职业学校国家审定教材,江苏教育出版社出版,数学三册),本人遇到这样的一道题目,一个袋中有白球5个,黑球3个,从中任取一球,若为白球则停止取球;若为黑球则继续取球且黑球放回,问取球的次数ξ的数学期望为多少?……     

一道取球试题的拓展

2005年山东高考理科第19题是:袋中有黑球和白球共7个,从中任取2个球都是白球的概率为17,现有甲、乙两人从袋中轮流摸取1球,甲先取、乙后取,然后甲再取…取后不放回,直到两人中有一人取到白球时即终止,每一个球在每一次被取出的机会是等可能的,用ξ表示取球终止时所需要的取球次数.(Ⅰ)求袋中原有白球的个数.(Ⅱ)求随机变量ξ的概率分布.(Ⅲ)求甲取到白球的概率.而2005年浙江高考理科第18题是(部分抄录):袋子A和B中装有若干个均匀的红球和白球,从A中摸出一个红球的概率是13,从B中摸出一个红球的概率是p.(Ⅰ)从A中有放回地摸球,每次摸出一个…     

漫画趣题

第一题有三个口袋,第一个口袋里装有99个白球和100个黑球,第二个口袋里装的都是黑球,第三个口袋是空口袋.每次从第一个口袋里摸出两个球,如果两个球是同色的就把它们放入第三个口袋里,同时从第二个口袋里取出一个黑球放入第一个口袋里;如果取出的两个球的颜色不同,就把白球放回第一个口袋里,把黑球放入第三个口袋.若一共操作197次(指从第一个口袋里取了197次),这时第一个口袋里还有多少个球?它们各是什么颜色的?     

巧选样本空间 简解古典概型

同一个古典概型问题由于考虑的角度不同,其解法繁简差别较大.因此,在选取样本空间时,务必抓住欲求事件的本质,而把其它无关的因素抛开,以简化求解过程. 例1袋中装有a只白球,b只黑球,每次从中任取一个,取后不放回,求第k次(0相似文献   

求离散型随机变量的均值与方差的四种方法

<正>离散型随机变量的均值与方差是高考的热点.均值或数学期望，反映了离散型随机变量取值的平均水平，方差或标准差反映了随机变量取值偏离于均值的平均程度，均值与方差是随机变量的两个重要的数字特征.求离散型随机变量的均值与方差有定义分析法、性质求解法、图象转化法、特殊分布法四种方法.     

一道取球试题的拓展

2005年山东高考理科第19题是：袋中有黑球和白球共7个。从中任取2个球都是自球的概率为1/7，现有甲、乙两人从袋中轮流摸取1球，甲先取、乙后取，然后甲再取…取后不放回，直到两人中有一人取到白球时即终止。每一个球在每一次被取出的机会是等可能的，用ξ表示取球终止时所需要的取球次数．     

利用摸球模型解决物品抽取问题

本文首先介绍概率问题中一个有用的摸球模型 .摸球模型　袋中有 a只黑球 ,b只白球 ,它们除颜色不同外 ,其它没有区别 ,现在随机地一只一只不放回地摸出来 ,则 k次能摸完黑球的概率为P( A) =Aak .b!( a + b) !=Cak Caa+ b( a≤ k≤ a + b) .　　　解法 1　把 a只黑球 ,b只白球看作有区别的 ,对它们进行编号 ,放在一直线的 a + b个位置上 ,共有 n =( a + b) !种方法 .k次摸完黑球 ,即前 k个位置上放黑球 ,白球放在剩余的位置上 ,有 m =Aak .b!,故所求概率为P =Aak .b!( a + b) !.解法 2　把 a只黑球 ,b只白球看作没有区别的 ,仍把摸出来的…     

摸球问题 有型可循

<正>在古典概率问题中,有一类物品抽取问题,其概率的计算较为困难,如抽签、随机取数、次品抽取等.但如果能建立某种模型,将要解决的概率问题通过适当的转化,让它适用于该模型,往往能使问题更清楚,更容易看出问题本质.引例 一个袋子内有6个大小一样的小球,其中4个是黑球,2个是白球.(1)从中任意取出3个球,求既有黑球又有白球的概率;(2)从中不放回地依次取出3个球,求第三次摸到白球的概率;(3)从中有放回地依次取出3个球,     

一个不等式的加强及应用

题目袋中放有大小相同的m个黑球和n个白球.现逐个从袋中取球,若每次取出球后再放回,显然每次取得黑球的概率均为mm＋n;若每次取出的球不再放回,则第k次取得黑球的概率是多少（1≤k≤m＋n）？思路1这是一个典型的古典概型问题：前k次逐个取球,相当于从m＋n个球中任取k个球作一排列,样本空间中的基本事件共有Akm＋n个,而事件“第k次取得黑球”表明第k个球为黑球,共包含C1mAk-1m＋n-1个基本事件,     

浅谈离散型随机变量问题方法

综观近几年的高考数学理科试卷中,离散型随机变量的分布列、数学期望和方差几乎成为必考内容,且这些问题都是以实际问题为载体,全面考查随机变量及其分布列、期望和方差的意义,相应概率的计算,以及相关的数学思想和方法.下面就此类问题的解题分析过程作简单的梳理.     

联系概率的由来及其在风险决策中的应用

观察一简单随机摸球实验:当盒子中只有白球时,事件A="任抽一球是白球"是必然事件;当盒子中有白球黑球时,事件A是随机事件,这一实验表明事件A的随机性是2个事物(白、黑球)相互联系的一种属性,借此实验说明概率用联系数表述的原理以及联系概率的来由,同时还介绍了引出联系概率时用到的一些新概念,举例说明联系概率在风险决策中的应用.     

实际决策问题的常见类型及方法解析

高中数学新教材概率统计引入概率期望方差对于实际决策问题有着极大的意义．离散型随机变量期望反映的是实际问题随机变量取值的平均水平;方差反映的是随机变量取值的稳定与波动,集中与离散的程度．     

例谈数学期望在效益、利润等经济问题中的应用

设离散型随机变量 ξ的概率分布为Ｐ(ξ =ｘｉ) =ｐｉ,ｉ =1 ,2 ,3,… ,则Ｅξ =ｘ1ｐ2+ｘ2 ｐ2 +ｘ3ｐ3+…叫做随机变量 ξ的数学期望 (简称期望 ) .数学期望是随机变量的一个重要数学特征 ,它代表了随机变量总体取值的平均水平 .下面举例谈谈数学期望在效益、利润等经济问题中的应用 .例 1　某人用 1 0万元进行为期一年的投资 ,有两种投资方案 :一是购买股票 ,二是存入银行获取利息 .买股票的收益取决于经济形势 ,若形势好可获利 4万元 ,形势中等可获利 1万元 ,形势不好要损失 2万元 .如果存入银行 ,假设年利率为 8% ,可得利息 80 0 0元 .…     

浅谈离散型随机变量的分布列

离散型随机变量的分布列问题是新教材第三册第一章中非常重要的内容,学习分布列对随机变量的期望和方差有重要作用,而教材中对离散型随变量的分布列的要求叙述得非常笼统,学起来很吃力。因此很有必要对多种离散型随机变量的分布列作一个小结。     

北京市高考试题概率题最后一问的求解方法

<正>近几年北京市高考命题中的概率题的最后一问,往往在结论不要求证明的条件下,比较两个随机变量(或两组数据)的数学期望(平均值)与方差的大小,或研究它们的最值问题.本文结合具体实例,说明此类问题的求解方法,仅供参考.例1 (2016年西城区一模试题)某校高一     

离散型区间概率随机变量和模糊概率随机变量的数学期望

研究离散型区间概率随机变量和离散型第二类模糊概率随机变量数学期望的性质及求解方法．利用模糊分解定理,把求模糊概率随机变量的数学期望问题化为求一系列区间概率随机变量的数学期望．求区间概率随机变量的数学期望是一个典型的线性规划问题,用单纯形方法推导了求区间概率随机变量数学期望的一个很实用的计算公式．算例表明,用该计算公式得到的结果和用数学规划方法得到的结果完全吻合,但计算过程相对简单．     

有关数学期望的优化问题

讨论随机变量函数的数学期望的求解及其应用问题.针对连续型和离散型随机变量,实例说明有关数学期望的一类随机优化模型的决策变量的求解问题,指出在离散情形下相关问题的传统解法容易漏解,并给予修正.     

利用等可能性计算概率

许多通常要用全概公式或逆概公式来求解的问题事实上可以不用全概公式或逆概公式而直接利用等可能性。例 1　装有 m( m≥ 3 )个白球和 n个黑球的罐子中失去一球 ,但不知是什么颜色。为了猜测它是什么颜色 ,随机地从罐中摸取两个球 ,结果都是白球 ,问失去的球是白球的概率是什么 ?解法一　本题一般是利用全概公式和逆概公式来求解的。设 A={失去一球是白球 } ,B={随机地从罐中摸取两个球 ,结果都是白球 } ,由已知条件 P( A)= mm+n,P( A) =nm+n,P( B|A) =C2m- 1C2m+n- 1,P( B|A) =C2m C2m+n- 1,本题求的是 P( A|B)。由全概公式P( …     

一个组合恒等式的两种证法

在前不久 ,作业中出现了这样一道题 :证明 :(C0 n) 2 +(C1 n) 2 +(C2 n) 2 +… +(Cnn) 2 =Cn2n.我想了半天终于想出了常用的一种证法 ,如下 :设一袋中有n个白球 ,n个黑球 ,每次摸出n个 ,其中包含 0个白球 ,n个黑球 ,1个白球 (n - 1)个黑球 ,… ,直至n个白球与 0个黑球 ,它们恰好组成一个必然事件 ,故这个事件发生的概率总和为 1,即得到C0 n·CnnCn2n+C1 n·Cn -1 nCn2n+… +Cnn·C0 nCn2n=1.两边同乘以C1 2n,即得所证。经过几天的思考 ,我又想出了另一种比较新颖的证法 ,如下 :∵　 ( 1+x) n=C0 n+C1 nx +… +Cnnxn,　　 ( 1+1x) n=…     

离散型随机变量数学期望的几种巧妙算法

利用定义求解离散型随机变量的数学期望有时显得非常复杂,本文给出了三种巧妙计算离散型随机变量数学期望的方法:对称性法、随机变量分解法、公式演变法.计算过程非常简洁,达到了简化计算的目的.